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本文提出通过可学习信用分配的结果监督过程奖励建模（LCA），一个在最弱一环原则下联合学习信用分配和奖励建模的框架，将其形式化为一个使用Softmax加权和池化的多实例学习问题。实验表明，它在多个任务上优于现有的结果监督过程奖励模型（PRMs）。
StepPRM-RTL 是一个新颖的框架，结合了逐步轨迹建模、过程奖励建模（PRM）和检索增强微调（RAFT），旨在提升基于LLM的RTL代码生成能力，适用于 Verilog 和 VHDL，在功能正确性指标上比现有最优方法提升超过10%。